大数据视域下大学生就业创业平台的构建
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- 关键字:平台设计, 软件工程,数据分析 smarty:/if?>
- 发布时间:2022-07-08 11:17
摘要:近年来,随着高校毕业生规模的不断扩大,就业压力日益严峻。为更好地帮助大学生就业创业,本项目以大数据技术为基础,以应届生的就业创业为核心,将就业与创业融为一体。此高校就业创业平台不仅能够解决当前就业中存在的问题,而且能给大学生提供更加完善的就业平台,还有利于增进大学生和企业间的联系,从而提高人才培养质量和大学生就业竞争力。
1. 研究背景及意义
随着高校毕业生规模的不断增高,就业形势愈发严峻。高校毕业生的就业问题不仅关乎到他们个人的未来发展,也与高校乃至国家未来教育事业的发展息息相关[1]。
国家对高校毕业生的就业问题非常重视,不断出台和实施相关政策和措施。目前,高校为大学生提供就业指导服务,并成立专门的机构与雇主对接,但其就业指导工作依旧存在一系列问题。第一,大学就业指导教育不完善,普及度不够高,同时也缺乏专业性;第二,应届生就业慢现象严重,很多慢就业变成懒就业;第三,大学生缺乏了解相关就业信息的渠道,了解到的信息往往不够真实[2];第四,大学生职业规划不明确,缺乏专业的、有针对性的就业指导。
为更好地服务大学生就业创业,构建一个辅助大学生完成就业创业的平台非常必要。该平台主要处理在校学生的多维度信息、已毕业学生的准确就业创业信息,并在此基础上通过数据采集、数据挖掘、数据处理等技术对毕业生信息进行整合分析[3]。平台在校企合作框架下,既能够帮助学校及时掌握毕业生就业的实际情况,也能够为企业精准推送合适的毕业生信息,同时还将毕业生的市场需求度反作用于学校招生管理工作。因此,该平台能满足校、企、生三方需求,并使大学生就业创业工作更加规范化、合理化和网络化。
2. 平台设计路线
该平台的建设,主要分为两部分:学生在校期间和毕业后。学生在校期间充分利用教务管理平台完善个人信息,在就业之前将相关的信息数据导入平台中;学生毕业后,就业指导中心会把库中的学生信息导入本平台,从而完成学生从进校到就业的数据整合。为更加方便地掌握学生的就业意向,本平台还开发了“职场发展、校企互动、数据推送”等功能[4],意在从关键工作环节开始,以科学评价为抓手,提供决策水平,有效推动就业创业质量的提升[5]。
2.1 智能信息收集技术
智能信息收集技术作为一种极其实用的电子技术,被广泛运用到信号检测、设备监测、信号处理、仪器和仪表检测等众多领域[6]。
该技术以收集对象为中心,通过用户搜索完善用户个人的描述模型,从而提高信息获取的精确性和综合性。根据用户登录系统后进行各种操作所产生的一系列信息数据,智能信息收集技术利用知识图谱与逻辑推导技术,对已有的应届生个人信息进行相似度匹配,并通过机器学习、深度学习、分析量化和容错检测的技术,将数据库中的学生个人信息不断完善。智能收集结构图如图1所示[7]。
2.2 信息智能挖掘技术
为应对海量的学生个人信息数据,该技术基于Web挖掘技术,通过采用动态数据挖掘,将数据库里的数据进行采集、集成、规约、挖掘和模式评估,构建出一个具备科学性的长期运行的数据采集模式[8]。在数据层中,从数据库中获取应届生的个人初始化信息;在挖掘层中,对资源库中的素材信息进行集成、规约和挖掘;在分析层中,将挖掘到的毕业生个人信息在处理后进行知识化、具体化的描述,以此来识别各类信息并进行聚合;在应用层中,学生通过网站查看平台分析的数据结果[9]。
信息资源智能分析模型图如图2所示。
2.3 精准信息推送服务技术
该技术通过挖掘与分析相关的学生个人信息,从而将各个学生用户的特征和属性信息进行聚集和分类,同时进行精确推荐和整合。首先对学生用户的信息特征进行主要特征提取,对其进行全方位、多层次的挖掘与信息聚合,将学生个人信息构建成一张关系网[10],这张关系网既可横向拓展又可纵向深入分析,对实现学生特征的个性化、科学化推荐十分有利。
2.4 多数据分析技术
多数据分析技术通过对大量学生的个人信息数据进行分析,从而建设起一个完全统一的学生个人信息数据模型,其中存在大量的复杂数据需要清洗与建模。对数据进行清洗,不仅能够保证数据的质量,而且能够更新数据,从而完善数据和数据实体之间的关联。在积累了大量信息数据的基础上,我们通过数据分析技术建立一个预测与决策平台。该平台根据已有的信息数据,对学生主要特征进行挖掘分析,借助其关联信息为学生信息关系网的建设提供更多高价值的数据[11]。
多数据分析技术模型如图3所示。
2.5 数据的整合与调度
利用Map扫描大量个人信息数据,并暂时保存其属性特征,同时根据个人信息数据的特征相似度判断数据之间的关联,将提取的个人信息数据特征通过向量表示出来,利用Reduce去除数据之间的冗余,对数据进行相关处理[12]。此外,使用多连接查询优化算法,处理学生个人信息数据的查询优化问题,从而完善学生个人信息数据的调度问题。
数据整合与调度流程图如图4所示[13]。
3. 大数据平台架构
首先,想要建立大学生就业创业平台,就需要利用大数据技术对毕业生的各项数据进行收集和归纳。其次,该平台将对采集到的各项学生个人信息数据进行交互分析,提高采集范围和采集效率。本平台还可将获取到的数据进行转化,形成结构化的系统格式数据,并将处理后的数据存储于数据库。
大数据平台架构如图5所示。
从图5中可以看到,在数据采集阶段,平台先将应用程序产生的数据和日志等同步到大数据系统中,数据库同步使用Sqoop,日志同步使用Flume,打点采集的数据经过格式化转换后通过Kafka传递。在之后的数据处理阶段,平台将同步导入的数据存储在HDFS中,经过MapReduce、Hive、Spark等计算任务读取HDFS上的数据进行计算,再将计算结果写入HDFS。最后,在数据输出阶段,平台将HDFS中的数据处理后通过Sqoop系统导出到数据库。这时,应用程序就可以直接访问数据库中的数据,实时展示给用户。
4. 大数据平台功能模块设计
4.1 企业管理模块
相关企业在线上认证与完善企业信息,平台收集、存储和记录相关信息。平台对发布的信息进行收集与归纳,创建一个职位申请信息数据库,对申请的职位、招聘的数量以及企业的行业、规模、地域等进行统计和可视化。同时,平台还将设立一个线上招聘追踪机制,方便企业在线上查看应届生投递的简历,同时也方便学生接收企业关于面试与录取的通知。后期平台将分析企业录取人才数量、招聘规模等信息,以此来评估企业的规模、市场需求、行业发展等内容,进而对数据库进行补充,从而掌握就业市场的人才需求并制定好人才培养方案,推动学校课程的完善与升级。
4.2 学生管理模块
学生登录平台,提交个人简历信息,包含个人信息、职业规划和岗位诉求等,并实现在线求职、投递简历、查看面试等功能。同时,平台对大学生的兴趣爱好、学习成绩、职业规划和综合能力等测评数据进行收集与分析,以防止学生自身能力和其职业期望之间的差距过大,并辅助学生寻找其不足之处以采取相应的改进措施。平台还将大学生对自己应聘岗位的竞争力、岗位的匹配度、对比其他竞争者的优势和不足进行综合分析,从而提供科学化、个性化的学校就业指导服务[14]。
4.3 管理员管理模块
管理者可在后台审核并管理企业发布的一系列招聘信息,对企业发布的职位、招聘的数量以及企业的行业、规模、资质等进行评估与审核。同时管理员还负责管理教师信息、企业信息、学生个人信息、专业信息等。管理者也可以实时监督企业对学生的招聘全过程,确认招聘全过程公平、公开、公正,从而保证每一位学生都能够找到适合自己的工作。
4.4 教师管理模块
教师能够在平台上申请就业指导服务,也可以引入校外的培训机构,集成优质就业指导服务,帮助每一位学生以多种方式学习,提升其职业规划能力和就业实力。在此过程中,平台也将对学生的学习数据进行记录与分析,建立学生职业技能学习成长数据库,以便教师科学、规范、合理地分析和评估学生的学习能力、个人兴趣、职业特长等,并为学生推荐符合他们个人发展需要的职业技能培训和课程,创设个性化的学习环境[15]。此外,平台还将对学生们的职业能力水平、学习效率、工作方法、日常行为等进行分析评估,记录学生各时期各方面的能力发展变化,从而帮助老师制定学生的学习任务,以最大限度帮助学生提升就业能力,最终提高他们的核心竞争力。
结语
综上所述,基于大数据技术下大学生就业创业平台的搭建,是为高校大学生的就业和创业提供数据支持和科学指导的过程。在大学生就业创业平台上,要为大学生营造一个良好的就业和创业环境,就要确保该平台上的就业信息和创业信息真实有效,并以国家政策为主要导向,严厉打击不法企业发布的虚假就业信息行为。
通过综合考量招聘者和应聘者的需求,我们会打造一个和谐公平的就业指导环境。通过使用本平台,学生不仅能寻找到自己心仪的岗位,而且能够尽早确立一个明确的目标,从而在大学期间努力地提高自己的专业技能。除此之外,该平台还可以为国家提供大量准确的就业创业数据,从科学角度分析大学生的就业和创业能力,并帮助大学生尽早地参与到就业和创业中去。该平台将通过建立规范合理的大学生就业创业机制,打造和谐公平的就业创业环境,从而提升各大高校学生的就业率及创业率,推进人才市场的有序发展。
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作者简介:许苏豫,本科,研究方向:软件工程。
